为了提高企业信用风险评估准确率，提出了基于PSO-BP集成的企业信用风险评估模型。使用Bagging抽样技术获得足够多不同的训练数据集，用不同的训练集子集训练得到不同的PSO-BP组合成员分类器，最后通过多数投票准则整合不同组合成员分类器的分类结果。分别在包含了国内外公司的详细数据的数据集上证明了模型的有效性。

Skorecard scorecard是scikit-learn兼容的python软件包，可帮助简化信用风险接受模型（记分卡）的开发。 记分卡是银行在信贷决策过程中使用的“传统”模型。 在内部，记分卡是Logistic回归模型，其利用合并到不同组中的功能。 装箱过程通常由专家手动完成， skorecard提供了使此过程更容易的工具。 skorecard建立在以及 ， 和等其他出色的开源项目。 特征 :star: 自动化scikit-learn管道内的功能存储。 Dash Webapp可帮助您通过业务知识手动调整功能的存储桶（尚不可用） sklearn.linear_model.LogisticRegression扩展，它也能够报告p值 绘制和报告以加快分析和编写技术文档的速度。 安装 pip3 install skorecard 文献资料 参见 。

matlab公式仿真代码信用风险管理 教授教授的信用风险管理课程材料。 埃德·海斯（Ed Hayes） FNCE 5894 – Capstone信贷风险管理精选主题2017秋季-详细课程大纲可能会发生变化 1.课程说明 Capstone 2017年课堂部分的目标是将计算技术应用于信用风险管理中的选定主题。 在这种情况下，将探索三个具体领域。 我们从对信用风险敞口的衡量和管理分析开始，包括潜在的未来风险敞口（PFE），预期风险敞口（EE）和预期风险敞口（EPE）。 从那里开始，我们进行信用风险对冲的定价，如CVA中所示，即信用评估调整。 在结束之前，我们将回顾OIS折价和错误方式的风险。 在时间允许的情况下，我们将研究缓解能源市场中的信用风险的方法，特别是因为它与a）与发电厂的融资以及b）与对冲策略的保证金支持有关。 每个主题都将通过其数学金融基础以及通过能够可靠地计算复杂信用风险的模拟方法进行探索。 选择的技术将是基于Excel的原型设计，并转换为Python代码以进行快速计算和模块化修改。 在此过程中，我们将回顾过去一年的一些“最大成功”，包括掉期价格，布朗运动几何和Black-Sc

商业银行在营运过程中无时无刻不面临着各种金融风险,其中,信用风险占有特殊的重要地位,世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的最常见原因就是信用风险.因此,如何对信用风险进行准确和客观的评估与测度已成为学术界所面临的重要课题,同时也是金融实业界密切关注的焦点之一.利用多层次模糊综合评价的模型和层次分析法对国内商业银行信用风险进行综合评估.根据相关资料构建综合评价指标体系.用层次分析法确定各目标因素的权重,建立指标因素集到评价集的模糊映射,利用加权平均模型M(·,+)进行模糊矩阵运算,得到信用风险综

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic 方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。

基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型，刘闽，林成德，本文将支持向量机（Support Vector Machine，SVM）用于建立商业银行的信用风险评估模型。通过与MDA以及神经网络模型的比较，证实了该方法�

信用风险定位系统(银行版)（Html模板、大数据模板、大屏echarts模板）.zip

信用风险建模：使用Python和ML进行信用风险分析

论文研究-基于神经网络技术的商业银行信用风险评估.pdf,  研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用．实证结果表明， 与传统统计方法（判别分析）相比， 神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

四大国有商业银行信用风险的数据分析.doc